摘要
第1章 绪论
1.1 图像增强研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 传统的图像增强方法
1.2.2 基于多尺度分析的图像增强方法
1.2.3 模糊增强方法
1.2.4 基于遗传算法的图像增强算法
1.2.5 基于人类视觉的图像增强算法
1.3 图像增强处理遇到的难题
1.4 论文主要内容和结构安排
第2章 小波变换理论
2.1 引言
2.2 多分辨率分析
2.2.1 多分辨率分析概念的引入
2.2.2 小波空间和小波函数
2.2.3 多分辨率分析与正交小波变换
2.2.4 正交小波分解和重构算法
2.3 基于小波变化的图像增强
2.4 本章小结
第3章 传统的图像增强算法
3.1 引言
3.2 灰度变换
3.2.1 线性灰度变化
3.2.2 分段线性灰度变化
3.2.3 非线性灰度变化
3.3 直方图变换
3.3.1 直方图均衡法
3.3.2 对比度自适应直方图均衡化
3.3.3 双向直方图均衡法
3.4 空域滤波和频域滤波
3.5 改进的组合图像增强方法算法
3.5.1 图像增强算法原理
3.5.2 算法步骤
3.5.3 评价标准及仿真结果
3.6 本章小结
第4章 小波变换图像增强
4.1 小波变换增强原理
4.2 基于小波变换的非线性图像增强
4.2.1 基本原理
4.2.2 低频系数非线性增强
4.2.3 小波高频去噪
4.2.4 仿真结果
4.3 基于小波变换的相关系数法图像增强
4.3.1 基本原理
4.3.2 相关系数法增强处理过程
4.3.3 仿真实验
4.3.4 结论
4.4 本章小结
第5章 结论与展望
参考文献
攻读学位期间发表论文目录
致谢
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